Telco Customer Churn Analysis

كيف نحافظ على العملاء قبل ما يغادروا؟

شركة اتصالات كانت تخسر عملاء بشكل مستمر، والأرقام موجودة… لكن القرار مش واضح.

من خلال هذا المشروع، حلّلت بيانات العملاء خطوة بخطوة لاكتشاف لماذا يترك العملاء الخدمة وما الذي يمكن فعله لتقليل ذلك.

بدأت بتنظيف البيانات، ثم تحليلها باستخدام SQL، وأخيرًا تحويل النتائج إلى لوحة تحكم واضحة في Power BI تساعد أي مدير على فهم المشكلة واتخاذ قرار سريع.

هدف المشروع

- فهم العوامل الرئيسية التي تؤدي إلى فقدان العملاء (Churn)

مقارنة معدل churn حسب:

- نوع العقد

- الخدمات

- طريقة الدفع

- الخصائص الديموغرافية

- تقديم توصيات عملية قابلة للتنفيذ لزيادة الاحتفاظ بالعملاء

الأدوات المستخدمة

Excel: تنظيف وتجهيز البيانات

PostgreSQL: تحليل البيانات وبناء جداول ملخصة

Power BI: تصميم Dashboard تفاعلي لعرض النتائج

ماذا أظهر التحليل؟

- العملاء بنظام Month-to-Month هم الأكثر عرضة للمغادرة

- أعلى نسبة churn كانت لدى مستخدمي Electronic Check

- مستخدمو Fiber Optic لديهم churn أعلى، لكنه ينخفض عند تفعيل الدعم الفني

- العقود طويلة المدى تقلل churn بشكل واضح

توصيات مبنية على البيانات

- تشجيع التحول إلى الدفع التلقائي عبر عروض بسيطة أو نقاط ولاء

- تحويل العملاء من العقود الشهرية إلى السنوية بعروض وباقات جذابة

- دعم فني استباقي لمستخدمي Fiber Optic لزيادة رضا العملاء

الخلاصة

هذا المشروع يوضح قدرتي على:

- تحليل بيانات حقيقية من منظور تجاري

- ربط الأرقام بالمشكلة الفعلية

- تحويل البيانات إلى قرارات واضحة قابلة للتنفيذ